4. 工具与协议
10 模块知识库第 4 篇——讲 agent 怎么调用外部能力:Function Calling / MCP 协议 / Tool market / Browser Use / Computer Use 5 大工具范式,以及 Anthropic / OpenAI / Google 三大协议生态。
本文覆盖 tool / function call / MCP / 沙箱 4 大主题:
- Function call 协议 OpenAI / Anthropic / 自定义 schema 的差异,以及怎么选
- MCP 架构 host / client / server 三角 + JSON-RPC,跟 plugin 的区别
- 3 种执行沙箱 process 隔离 / container 隔离 / VM 隔离,各自适用场景
- Permission 与 tool 边界 tool 白名单 + scope,跟 module 5 sandbox 的关系
选型快查 (TL;DR)
| 场景 | 推荐范式 | 代表 |
|---|---|---|
| 接入外部 API / DB | Function Calling / MCP | Claude Code MCP / Agentforce MCP / WorkBuddy MCP |
| 开箱即用工具集 | Tool marketplace | Agentforce AgentExchange / Coze Bot 商店 |
| 自定义业务工具 | Custom tool / Plugin | Claude Code Plugin / Qwen-Agent MCP |
| 浏览器自动化 | Browser use | Claude Code Computer Use / Sierra / Atlas |
| 桌面 / 截图操作 | Computer use | Claude Code Computer Use / Operator |
| 代码隔离执行 | Code Interpreter / Sandbox | Coze HiAgent 2.0 / Claude Code sandbox |
| Shell / 文件操作 | Shell + File ops | Claude Code Bash / Read / Write / Edit |
| 知识检索(已有库) | Search tool + RAG | Qwen-Agent 1M RAG / ChatGPT Agent file_search |
1. 这是什么 + 为什么重要
工具与协议回答的核心问题是:"agent 怎么把手伸到数字世界?" 没有工具的 LLM 只能写文本;有了工具,agent 才能读文件、写代码、开浏览器、调 API、跑命令、搜网页 — 才能从"对话机器人"进化为"能动手做事的执行体"。模块 4 在 9 大模块里承担"手与脚"的角色。
工具与协议栈由 4 层组成,自下而上:
- 协议层(Protocol) — LLM 怎么"说"出调工具的意图。主流分两支:
- Function Calling(原生 tool call) — OpenAI 2023-06 首创,各厂商借鉴(JSON Schema +
tool_useblock) - MCP(Model Context Protocol) — Anthropic 2024-11 开源的标准协议,把 tool/context 抽象成"AI 时代的 USB-C 接口"
- Function Calling(原生 tool call) — OpenAI 2023-06 首创,各厂商借鉴(JSON Schema +
- 工具市场层(Marketplace) — 预制 action / skill / plugin 集中货架,降低从零造轮子成本(SkillHub / AgentExchange / Coze Bot 商店 / Claude 官方 plugin marketplace)
- 工具执行层(Execution) — agent 真正"动"起来的 5 类工具:
- Browser use:浏览器自动化(Operator / Computer Use / Playwright)
- Computer use:OS 桌面操控(截图 + 鼠标 + 键盘)
- Code Interpreter / Sandbox exec:写代码并执行(E2B / Hyperforce / Docker)
- Shell / Bash:跑 shell 命令
- File ops:读写编辑文件
- 检索层(Search) — web / file / image / vector search,是工具的"眼睛"
为什么重要:工具能力直接决定 agent 能不能"闭环做事"。Claude Code 用 MCP 生态 + 内置 15+ 工具 + Bash 占住"开发者通用 agent";ChatGPT Agent 用 Apps SDK = MCP + UI 把第三方 SaaS 引入 ChatGPT;Sierra 把"deterministic system access"做成合规护城河。MCP 的本质问题不是"要不要支持",而是"以什么深度支持" — 这是 2025 年评估 agent 平台成熟度的核心指标。
2. 子模块分解
2.1 Function Calling
是什么
LLM 原生 tool call 协议:模型不直接生成答案,而是输出结构化 tool_use 块(JSON Schema 描述的工具名 + 参数),runtime 拦截执行,再把结果以 tool_result 形式回喂。OpenAI 2023-06 首创,Anthropic、Google、阿里、字节等全部支持(各家 schema 略有差异)。
实现模式分类
- 并行(parallel):同 message 多
tool_use,read-only 工具同时跑(Claude Code 4.5+ 默认开启parallel_tool_calls=True,OpenAI 同样默认) - 多步(multi-step):一次响应调工具 → 拿到结果 → 下一轮再调,ReAct 范式基础
- 多轮(multi-turn):跨多次 API call 保持 tool state(OpenAI
previous_response_id/ Anthropicmessages累加) - Strict mode:
strict: true强制 JSON Schema 模式,降低幻觉(OpenAI 支持,Anthropic 同源) - Tool search(
defer_loading: true):OpenAI 2025 新特性 + Claude Code 同源,按 namespace + description 懒加载,避免大量 tool 把 context 撑爆
跨 agent 差异表
| Agent | Function Calling 特性 |
|---|---|
| Claude Code | parallel_tool_calls=True 默认;strict: true JSON Schema;tool spec best practice;15+ 内置工具(Bash/Read/Edit/Write/Glob/Grep/WebFetch/WebSearch/TodoWrite/Agent/NotebookEdit/BashOutput/KillBash/AskUserQuestion/EnterPlanMode/ExitPlanMode/Skill/ListMcpResources) |
| ChatGPT Agent | OpenAI 全套(strict / parallel / tool_choice auto/required/none/specific)+ hosted tools(Web search/File search/Code interpreter/Computer use/Image generation/Apply Patch/Shell) |
| Qwen-Agent | "Native support for parallel, multi-step, multi-turn function/tool calls with automatic parsing and execution" |
| Gemini 3 / Antigravity | Gemini 2.0+ 原生 tool use(无需 function calling schema 模拟);Function tools / MCP tools / OpenAPI tools 三类 |
| Devin | 通过 Anthropic / OpenAI / Gemini 多模型路由间接支持 |
| Cursor 2 | 通过 Composer / Claude / GPT 多模型间接支持 |
2.2 MCP(Model Context Protocol)— ⚠️ 重点
是什么
Anthropic 2024-11 开源的开放标准协议,把"agent 怎么调用工具 / 读资源 / 接收 prompt"抽象成统一协议。目标类比 USB-C:一个 MCP 协议对接所有外部能力,不用每个工具单独适配。协议本身基于 JSON-RPC,2025 年被 OpenAI、Microsoft、Google、阿里、字节、Salesforce 等主流厂商采纳,成为事实标准 [modelcontextprotocol.io, claude-code:144]。
MCP 4 种 transport
| Transport | 场景 | 状态 |
|---|---|---|
stdio | 本地进程(开发最常用) | ✅ 主推 |
HTTP + Streamable-HTTP | 远程 server(生产推荐) | ✅ 主推 |
SSE(Server-Sent Events) | 远程单向流 | ⚠️ deprecated |
WebSocket | 双向通信 | ✅ 保留 |
MCP 5 大核心能力
- Tools — 模型可调用的函数(square root / git commit / Slack send 等)
- Resources — server 暴露的只读数据(
@<server>:<protocol>://<path>引用) - Prompts — server 提供的预制 prompt template
- Elicitation — server 主动向 user 提问(form mode + URL mode)
- Sampling — server 主动调 LLM(Claude 端做 human-in-the-loop)
跨 agent 差异表 — MCP 实现深度对比 ⚠️ 重点
| Agent | MCP 支持深度 | 关键细节 | 来源 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | ✅ 完整 + Channel 协议(独家) | 4 transport / 3 scope(Local/Project/User) / OAuth(Dynamic Client Registration / Pre-configured client_id / CIMD)/ Tool search defer_loading / Elicitation / Sampling / headersHelper / 5 层优先级 Local>Project>User>Plugin>claude.ai connector;Channel 是独家扩展 — MCP server 声明 claude/channel capability 推送事件到 session | ✅ |
| ChatGPT Agent | ✅ Remote MCP + Secure MCP Tunnel | tools: [{type: "mcp", server_label, server_url, headers, require_approval}];4 种 require_approval 粒度("never" / "always" / {"never": {"tool_names": [...]}} / {"always": {"tool_names": [...]}});Secure MCP Tunnel(企业版) — OpenAI 端走加密 tunnel → 客户 MCP server,不明文传 token + SIEM 审计 | ✅ |
| WorkBuddy | ✅ 在线配置 + uvx 启动 | 侧边栏"插件" → "MCP 服务器" → 配置 mcp.json(无需写代码,点点鼠标);uvx 启动 wecom-bot 示例:command="uvx", args=["wecom-bot-mcp-server"], env.WECOM_WEBHOOK_URL;用户级 vs 项目级互不干扰;状态可视化(绿/红) | |
| Qwen-Agent | ✅ 完整 + 官方 MCP server 模板 | 深度集成 MCP(file system access / memory management / database queries);官方模板:memory(@modelcontextprotocol/server-memory)、filesystem(@modelcontextprotocol/server-filesystem)、sqlite(mcp-server-sqlite);百炼平台在线注册托管 MCP 服务 | ✅ |
| Google Antigravity | ✅ 原生 + MCP 服务市场(虽数量有限) | 配置文件 ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json;Firebase 官方 MCP server(Antigravity 一等公民,管理 Auth + Firestore + Data Connect);ADK 提供 Function tools / MCP tools / OpenAPI tools 三类 | ✅ |
| Agentforce | ✅ MCP server + 双向(2025 加入) | Salesforce 提供 MCP server(让外部 agent 调 Agentforce)+ 通过 Slackbot 作 MCP client(让 Agentforce 调外部);Heroku Flex / Private Spaces 自托管 MCP server | ✅ + 优先级 4 来源 |
| Microsoft Copilot Studio | ✅ 原生 MCP server 集成 | Microsoft Foundry Agent Service 原生支持 MCP;集成 Anthropic / Atlassian 等第三方 MCP server 作为工具;Skills 路径同时支持(单 agent 100 skills 上限) | ✅ |
| Cursor 2 | ✅ MCP marketplace + 内置工具 | Pro / Pro+ / Ultra 包含 MCPs + skills + hooks;MCP 例子:Slack / Datadog / Sentry / databases / Notion / Figma | ✅ |
| Devin | ✅ Custom MCP servers | 用户在 app.devin.ai/settings/mcp 配 custom MCP server;Per-tool scope(least privilege) | ✅ |
| TRAE SOLO | ✅ + 1.1 万第三方工具 | 通过 MCP 调外部资源;内置 200+ 原子操作(文件读写 / Git 提交 / Bash / HTTP 请求 / 正则替换 / AST 级代码插入) | ✅ |
| Manus | ✅ MCP Connectors + Custom MCP | Google Calendar / GitHub / Notion / Slack / Zapier(8000+ apps)/ Figma import / Stripe / Shopify / Google Maps / REST APIs;Custom MCP 自建企业内部工具 | ✅ |
| Sierra | ✅ MCP for ChatGPT Apps(原生) | "Sierra agents are natively compatible with ChatGPT Apps via Model Context Protocol (MCP)" — Sierra agent 可发布到 ChatGPT 供 ChatGPT 直接调用 | ✅ |
| AutoGPT | ⚠️ 部分(Agent Protocol 而非 MCP) | 采用 AI Engineer Foundation 的 Agent Protocol(/agent/tasks / /steps / /artifacts 端点)— 是另一套标准,不是 Anthropic 的 MCP;Marketplace 预制 agent 共享 | ⚠️ |
| Accio Work | ✅ 通过 MCP 调 Skills | "Accio Work 调度流程 → 通过 MCP 调用 Skills";5 层架构(Task → Planner → Workflow → Skill → Validator)中 Skill 层通过 MCP 协议对接 | ✅ |
| Coze 3 | ⚠️ 开源版未官方明示 | Coze Studio 开源版(Apache 2.0)GitHub README 描述"支持自定义工具 / 内置插件 / 工作流",但未明确说"MCP 协议";HiAgent 企业版独立发展;字节生态对外主要走"100+ 官方插件 + 自定义 API 封装"路径 |
MCP 选型模式
| 模式 | 适合 | 代表 agent |
|---|---|---|
| 完整支持 + 独家扩展 | 通用 agent + 生态构建 | Claude Code(Channel 协议)、Qwen-Agent(官方 server 模板) |
| Remote MCP + 加密 tunnel | 企业级安全 | ChatGPT Agent(Secure MCP Tunnel)、Copilot Studio(VNet 集成) |
| Marketplace 战略 | 平台型 agent | Agentforce(AgentExchange)、Cursor(Team marketplace) |
| Agent-as-MCP-server | 把自己暴露给其他 agent | Agentforce(Salesforce 作 server)、Sierra(ChatGPT Apps) |
| UI 内置配置 + 零代码 | 降低门槛 | WorkBuddy(uvx 启动 + 状态可视化)、TRAE SOLO(1.1 万工具) |
位置:~/.claude.json(用户级)或 .mcp.json(项目级)
JSON:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"]
}
}
}
位置:macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
注:Desktop 与 Claude Code 的 config 路径不通用
位置:~/.gemini/antigravity/mcp_config.json
Firebase MCP server 是 Antigravity 一等公民
位置:Tools → Add MCP server(UI 内置)
require_approval 支持 4 种粒度:never/always/per-tool
2.3 Tool market / Marketplace
是什么
预制 action / skill / template 的集中市场,用户不写代码就能拿现成工具用。定位类似手机 App Store — 平台搭场子,生态贡献者上架,客户下载即用。
跨 agent 差异表
| Agent | 市场名 | 规模 / 数量 | 关键差异 |
|---|---|---|---|
| WorkBuddy | SkillHub | 2.2 万 Skills(社区)+ 20+ 内置 | .0 项目生成成功率 92% |
| Cursor 2 | Team marketplace + Plugin marketplace | 内部 marketplace(企业 Team 版) | 团队共享 rules / skills / plugins;不是公开商店 |
| Copilot Studio | Power Platform Connector 市场 | 1,400+ External Connectors | 微软生态;prebuilt + premium + custom connector 三层 |
| AutoGPT | Marketplace | 社区贡献 ready-to-use agents | GitHub 16.8 万星 + 250+ 贡献者;社区贡献为主 |
| Manus | MCP Connectors + Data Sources + Zapier | Zapier 8,000+ apps | 图形化连接小众应用;Data Sources 金融/市场/行业报告 |
2.4 Custom tool / Plugin
是什么
用户/开发者自定义工具,把内部 API、专有逻辑、特殊能力封装成 agent 可调用的函数。不同平台抽象层不同:Claude Code Agent SDK 的 @tool 装饰器、Qwen-Agent 的 @register_tool、Copilot Studio 的 Custom Connector、Power Automate Flow。
跨 agent 差异表
| Agent | 自定义工具 API | 抽象层 |
|---|---|---|
| Claude Code | Agent SDK @tool("description", {param: z.string}) decorator(TypeScript / Python) | 装饰器 + 自动 JSON Schema |
| Qwen-Agent | @register_tool('tool_name') decorator + 继承 BaseTool 实现 .call(params) | Python decorator + BaseTool 类 |
| AutoGPT | 继承 Block 基类 / forge.sdk.tools.Tool 基类;Platform Block System 6 大类型(LLM / Tool / Logic / Data / IO / Memory) | Block-based DAG |
| Copilot Studio | Custom Connector + AI Builder prompts + Prompts as tools + Connected agent tool(把 agent 当 tool) | Low-code 拖拽 + REST wrapper |
| Coze 3 | 用户把第三方 API 封装成插件;代码节点(Python / JS)+ 100+ 官方插件 | API 封装 + Code 节点 |
| Accio Work | 用户自定义 Agent + 创建专属 Skill;39+ 专业 Skill 内置 + 48 应用授权 | Skill-based + MCP 协议对接 |
| Agentforce | Apex 自定义代码 + REST/SOAP API 注册 action + Flow 拖拽 + MuleSoft 1000+ connectors | 多层 |
| Sierra | Custom Integration Framework(opinionated + Agent Studio 直接配) | Integration framework |
2.5 Browser use
是什么
agent 操作浏览器(填表 / 点击 / 抓数据 / 测试 UI)。分两条路径:
- Playwright / Puppeteer 风格:通过 DOM/CSS selector 精确控制(可控但易脆)
- Computer Use 视觉模型风格:通过截图 + 点击坐标(更通用但易错)
跨 agent 差异表
| Agent | Browser 实现 | 关键细节 |
|---|---|---|
| ChatGPT Agent | Operator(2025-01 首发,已整合 Agent 模式) | Pro 用户美国区;接管浏览器做"现实世界"任务;Take over 人类接管浏览器手柄 |
| Manus | Manus Browser Operator + Cloud Browser | 浏览器扩展 + 独立 cloud browser;Zapier 8000+ apps 触发 |
| Devin | Interactive Browser mode + Take over | Devin 跑 web task,user 可"Take over"接管浏览器手柄 |
| Antigravity | 内置 Chrome automation + Gemini 2.5 Computer Use model | 蓝色光标边框标示 AI 正在操作;浏览器 E2E 测试自动跑 |
| Cursor 2 | Native browser tool(2.0 引入) | agent 自己测 web app / 爬数据 / 调试前端 / 抄竞品 |
| WorkBuddy | 微信 Claw(浏览器变体) | 通过微信小程序控制 WorkBuddy 读取 / 处理本地文件 |
| Sierra | ChatGPT Channel + Web widget | "Publish your agent to ChatGPT, unifying your first-party and third-party consumer channels" |
| Claude Code | ❌ 无原生(但 Chrome MCP 可用) | 通过 MCP 接 @playwright/mcp 间接实现 |
| Qwen-Agent | Qwen3-VL Tool-call Demo | zoom in + image search + web search 三件套 |
2.6 Computer use
是什么
agent 操作整个 OS 桌面(打开 App / 点按钮 / 输入文本 / 截屏)。最重也最通用 的工具,但也最不可控。
跨 agent 差异表
| Agent | Computer Use 实现 | 来源 |
|---|---|---|
| Claude | computer_20250124 tool type + Playwright/PyAutoGUI/xdotool/AppleScript/cliclick/PowerShell harness;macOS per-app TCC prompt;per-tab context isolation | ✅ |
| ChatGPT Agent | CUA 协议 + tools: [{type: "computer", display_width_px, display_height_px}] | ✅ |
| Copilot Studio | Computer-Using Agents(2026-05 GA) — Agent Workspace 隔离沙箱 | ✅ |
| Antigravity | Gemini 2.5 Computer Use model — 浏览器控制(ScreenSpot-Pro 72.7% UI 截图正确操作) | ✅ |
| Devin | ✅(Devin 桌面 GUI 应用 — macOS / Windows / Linux,user 可 take over) | ✅ |
| AutoGPT | ✅(Classic generate_image + browse_website 命令) | |
| WorkBuddy / Qwen-Agent / Manus / Cursor / Sierra / TRAE | ❌ 无原生 Computer Use | — |
2.7 Code Interpreter / Sandbox exec
是什么
agent 写代码并执行(Python / JS / Shell),用于数据分析、可视化、复杂计算、自定义逻辑。
跨 agent 差异表
| Agent | 执行环境 | 隔离级别 | 来源 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Agent | Hosted container sandbox + Python 3.11 沙箱 + 预装 pandas/numpy/matplotlib/scipy/scikit-learn + 5GB 内存;Local shell environment: "local" 跑用户本地命令 | Docker container / 本地 | ✅ |
| Qwen-Agent | 基于本地 Docker 容器 code_interpreter + 流式输出 | Docker | ✅ |
| Coze 3 (HiAgent 2.0) | Firecracker MicroVM 沙箱 — 毫秒级冷启动,并发 200 任务 | MicroVM | ✅ |
| WorkBuddy | 沙箱 + 容器隔离 + 网关防护 + 暴露面收敛 + 传输加密 | Docker | ✅ |
| Agentforce | Apex + Flow + MuleSoft + Hyperforce 底层 | Salesforce cloud | ✅ |
| Antigravity | Agent Sandbox(企业版)— Code Execution + Browser-based + File + Cloud Run/GKE 多部署目标 | Cloud sandbox | ✅ |
| Claude Code | 本地 Bash tool + Python script 直接 python3;macOS Seatbelt(sandbox-exec)/ Linux bubblewrap(bwrap)OS-level sandbox | OS-level + Docker 可选 | ✅ |
| Devin | Ephemeral sandbox(每 session 独立,结束 destroy);VPC 私有部署(企业);Network egress domain allowlist | VM | ✅ |
| Cursor 2 | Sandboxed Terminals(沙盒终端 GA) — 默认 block 网络,限 workspace + /tmp/ | Container | ✅ |
| AutoGPT | Docker Compose(Python sandbox)+ RabbitMQ + Executor | Docker | ✅ |
| E2B / Hyperforce | 通用 sandbox infrastructure(被多个 agent 平台使用) | MicroVM | — |
2.8 Shell / Bash
是什么
agent 执行 shell 命令。Unix 哲学的体现 — agent 通过 && / | / ; / | / & / timeout / nohup 组合任意命令。
跨 agent 差异表
| Agent | Shell 工具 | 关键特性 |
|---|---|---|
| Claude Code | Bash tool — 任意 shell 命令 + && / ` | /;/\ |
/\ | &/&/timeout/time/nice/nohup/xargs(bare)/ PowerShell(Windows);**Background tasks** 用 &/Ctrl+B后台启动 +BashOutput读 log +KillBash` 杀 | ✅ |
| ChatGPT Agent | Hosted Shell + Local Shell + Sandbox agents(用户配 container snapshots/mounts/provider links) | ✅ |
| Cursor 2 | Bash via Sandbox Terminals;Composer 跑 git 命令 | ✅ |
| Devin | Devin Workspace 三件套(Shell + IDE + Browser);real-time output;Background process(dev server / long test) | ✅ |
| TRAE SOLO | IDE 内置 terminal + 200+ 原子操作(含 Bash) | ✅ |
| Antigravity | Terminal 控制(直接跑命令 / 启动 dev server / 跑测试) | ✅ |
| Manus | 云端 sandbox 内跑 Python / Node / shell 命令 | ✅ |
| WorkBuddy | execute_command + install_binary(内置工具);WorkBuddy Managed Agents 100ms 冷启动 | ✅ |
2.9 File ops
是什么
agent 读写、编辑、搜索文件的能力。Unix "一切皆文件" 的延伸 — Code/Config/Data/Markdown/PDF 都是文件。
跨 agent 差异表
| Agent | File ops 工具集 | 关键特性 |
|---|---|---|
| Claude Code | Read / Edit / Write / Glob / Grep / NotebookEdit / Tree-sitter / ripgrep;5 层 CLAUDE.md 自动记忆;@path/to/file 优于自然语言(30% 找错率降低) | ✅ |
| Cursor 2 | File read / edit + Codebase-wide semantic search(自研 RAG 索引)+ 64-bit Fortune 500 + 100M+ 行企业代码 / 天 + Grep strings | ✅ |
| ChatGPT Agent | Apply Patch(结构化 unified diff 改 file);Hosted file upload + file_search(retrieval) | ✅ |
| Qwen-Agent | 文件输入支持 PDF/Word/HTML/Markdown/EPUB/Mobi/Excel/Txt;通义 App + 网页版解析 | ✅ |
| WorkBuddy | read_file / write_to_file / replace_in_file / delete_file / list_dir / search_file / search_content;"@" 符号 vs "📎 回形针" 区分(写权限 vs 只读) | ✅ |
| TRAE SOLO | 200+ 原子操作含文件读写 / Git 提交 / AST 级代码插入 | ✅ |
| Manus | 云端 persistent file system + 文件上传 + PDF/Word/Excel/PPT/CSV/Markdown | ✅ |
| Devin | IDE embedded code editor + Take over + Worktree 隔离 | ✅ |
2.10 Search
是什么
agent 主动获取信息的能力,分 4 类:
- Web search — 实时互联网检索
- File search — 本地文件检索
- Image search — 以图搜图
- Vector search — 语义检索
跨 agent 差异表
| Agent | Web | File | Image | Vector | 关键特性 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | WebSearch + WebFetch(自动转 markdown,200K token 单 URL 上限) | Grep + Glob + Tree-sitter + ripgrep | ❌ 内置;可通过 MCP 接 | Knowledge file(RAG) | ✅ |
| ChatGPT Agent | tools: [{type: "web_search"}] search_context_size: "high";Live Web Retrieval + Verifiable Citations(Agentforce) | tools: [{type: "file_search", vector_store_ids: [...]}] OCR + chunk + embed;10,000 files/store;500K token/file | ❌ 内置 | Vector store(pgvector)hybrid semantic+lexical | ✅ |
| Qwen-Agent | web_search 内置 + web_extractor(抓正文)+ Hybrid RAG + agent-based decomposition 实现 1M token 文档问答 | ❌ 无独立;通过文件输入 | image_search(以图搜图)+ image_zoom_in_tool(bounding box 放大) | 5 步渐进截断 S1-S5 | ✅ |
| Antigravity | Google Search Grounding(ADK 原生集成,支持 grounding_with_search 限定 domain/时间) | Code Context Items | ❌ | Skills(渐进式披露 L1/L2/L3) | ✅ |
| Agentforce | Prompt Builder Live Web Retrieval + Verifiable Citations(自动插入可追溯引用) | Knowledge Article 自动检索(向量) | Einstein Search(语义) | Data 360 Hybrid Search(关键词+向量融合)+ Zero-Copy 集成 Snowflake/Databricks | ✅ |
| Devin | ❌(主要靠 DeepWiki + Knowledge) | DeepWiki(自动 generate GitHub repo 的 living documentation;deepwiki.com/<owner>/<repo>);Past session 自动读取 | ❌ | Knowledge base(2000 char/entry) | ✅ |
| Cursor 2 | @Web 引用 | Codebase-wide semantic index(自研 RAG) | ❌ | 同上 | ✅ |
| Accio Work | 商品库实时数据(阿里国际站/1688/速卖通/亚马逊) | ❌ | 以图搜货(截图/Pinterest 收藏/淘宝爆款图 → 找同款) | 26 年阿里国际站 10亿+商品 + 5000万+企业数据沉淀 | ✅ |
| WorkBuddy | web_fetch + web_search + preview_url + RAG_search + ima 知识库 | search_file + search_content | image_gen(AI 生成) | RAG_search + ima + 腾讯乐享 | ✅ |
| TRAE SOLO | 内置 Search Agent(默认内置) | ✅ | ❌ | RAG + 向量数据库索引(10万文件 / 1.5亿行,Enterprise) | ✅ |
3. 横向对比总表(全部 10 子模块 × 15 agent)
| Agent | Function Calling | MCP | Tool market | Custom tool | Browser use | Computer Use | Code exec | Shell | File ops | Search |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | ✅ parallel/strict | ✅ 完整 + Channel | ❌ 无官方市场 | ✅ Agent SDK @tool | ❌ (Chrome MCP) | ❌ | ✅ Bash | ✅ Bash 全套 | ✅ Read/Edit/Write/Glob/Grep | ✅ Web/WebFetch/Knowledge |
| ChatGPT Agent | ✅ strict/parallel/tool_choice | ✅ Remote MCP + Secure Tunnel | ✅ Apps SDK 生态 | ✅ Function tools | ✅ Operator(整合) | ✅ CUA | ✅ Code interpreter 5GB | ✅ Hosted/Local | ✅ Apply Patch | ✅ web/file_search/vector |
| WorkBuddy | ✅ 30+ 内置工具 | ✅ 在线配置 + uvx | ✅ SkillHub 2.2 万 | ✅ Skill 自创零代码 | ✅ 微信 Claw | ❌ | ✅ Sandbox | ✅ execute_command | ✅ read/write/replace/delete | ✅ web_search/fetch/ima |
| Qwen-Agent | ✅ parallel/multi-step/multi-turn | ✅ 完整 + 官方 server 模板 | ✅ 部分开源 | ✅ @register_tool decorator | ✅ Qwen3-VL Demo | ❌ | ✅ Docker sandbox | ✅ | ✅ 多格式文件 | ✅ web_search/extractor/image_search/zoom + 1M RAG |
| Devin | ✅ 通过多模型路由 | ✅ Custom MCP | ❌ | ✅ MCP server | ✅ Interactive Browser + Take over | ✅ | ✅ Shell + Editor + Browser | ✅ | ✅ IDE embedded | ✅ DeepWiki + Knowledge |
| Antigravity | ✅ Function tools / MCP tools / OpenAPI | ✅ 原生 + 服务市场 + Firebase MCP | ✅ Antigravity 2.0 /teamwork | ✅ OpenAPI 自动转 Tool | ✅ Chrome automation | ✅ Computer Use | ✅ Code Execution | ✅ Terminal | ✅ Workspace | ✅ Google Search Grounding |
| Agentforce | ✅ Apex/JS/MuleSoft/Flow | ✅ MCP server(2025 加入)+ Slackbot MCP client | ✅ AgentExchange 20+ | ✅ Apex/Flow/REST/SOAP | ✅ Agentforce Voice | ❌ | ✅ Apex + Flow + MuleSoft | ✅ | ✅ CRM + Data 360 | ✅ Live Web Retrieval + Verifiable Citations |
| Microsoft Copilot Studio | ✅ Generative Orchestration | ✅ 原生 MCP server | ✅ 1,400+ Connectors | ✅ Prompts as tools + Custom Connector + Connected agent tool | ❌ | ✅ Computer-Using Agents(2026-05 GA) | ✅ Code interpreter | ✅ HTTP Request action | ✅ Adaptive Card | ✅ SharePoint/OneDrive/Dataverse/Graph |
| Sierra | ✅ Ghostwriter 自然语言建 agent | ✅ MCP for ChatGPT Apps | ❌(40+ pre-built integrations) | ✅ Custom Integration Framework | ✅ Web widget + ChatGPT Channel | ❌ | ❌(Flow-based) | ❌ | ✅ | ✅ |
| Manus | ✅ Computer Use + Tool Use 融合 | ✅ MCP Connectors + Custom MCP | ✅ Zapier 8,000+ apps | ✅ Custom MCP 自建 | ✅ Browser Operator + Cloud Browser | ❌ | ✅ Cloud VM | ✅ | ✅ Persistent FS | ✅ Data Sources(premium APIs) |
| Cursor 2 | ✅ 多模型 + Composer | ✅ MCP marketplace | ✅ Team marketplace | ✅ Team marketplace | ✅ Native browser tool(2.0) | ❌ | ✅ Bash via Sandbox | ✅ Sandbox Terminals | ✅ Codebase semantic search | ✅ Grep + Codebase-wide RAG |
| TRAE SOLO | ✅ 多模型适配 | ✅ 1.1 万第三方工具 | ✅ Skill 市场近 50 个 | ✅ 自定义 Agent + TRAE Rules | ✅ Vercel 一键部署 | ❌ | ✅ 200+ 原子操作含代码执行 | ✅ IDE 内置 terminal | ✅ AST 级代码插入 | ✅ 内置 Search Agent |
| AutoGPT | ✅ Classic 21 命令 + Platform Block | ⚠️ Agent Protocol 而非 MCP | ✅ Marketplace | ✅ Block base class 自定义 | ✅ | ✅ | ✅ execute_python_file | ✅ | ✅ | ✅ |
| Coze 3 | ✅ Function Calling 原生 | ⚠️ 开源版未官方明示 | ✅ Bot 商店 | ✅ 自定义插件 + Code 节点(Python/JS) | ✅ | ❌ | ✅ Firecracker MicroVM(HiAgent 2.0) | ✅ | ✅ | ✅ |
| Accio Work | ✅ 5 层架构 Task→Planner→Workflow→Skill→Validator | ✅ MCP 协议对接 | ✅ 39+ 专业 Skill + 48 应用 | ✅ 自定义 Agent + 专属 Skill | ✅ | ❌ | ✅ Validator 验证层 | ✅ | ✅ Desktop 本地优先 | ✅ 26 年阿里数据沉淀 + 以图搜货 |
4. 选型建议
按"工具与协议深度"选
| 场景 | 推荐 agent | 理由 |
|---|---|---|
| 通用开发者 agent(扩展性高) | Claude Code | MCP 完整 + Channel 协议独家;15+ 内置工具;OS-level sandbox |
| 企业级 SaaS / 客服 | ChatGPT Agent / Agentforce | ChatGPT:Secure MCP Tunnel + Apps SDK 30% 抽成;Agentforce:AgentExchange + Hyperforce + $2/conversation 行业首创 |
| 跨工具链 / 跨平台执行 | WorkBuddy | SkillHub 2.2 万 + MCP 在线配置(uvx)+ 微信 Claw 5 平台 |
| 开源框架 + RAG 1M token | Qwen-Agent | MCP 完整 + 官方 server 模板 + Hybrid RAG + 5 步渐进截断 |
| 跨 Agent 协作 + 浏览器自动化 | Manus | Wide Research 数百 agent 并行 + MCP Connectors + Zapier 8,000+ |
| 企业 IT 集成(M365 生态) | Copilot Studio | 1,400+ connectors + Computer-Using Agents + VNet 集成 + Agent 365 |
| Visual IDE + 多 Agent | Antigravity / Cursor 2 | Antigravity:Firebase MCP 一等公民 + Artifact 透明产物;Cursor 2:Composer 4x 速度 + Team marketplace |
| 客服 vertical(无个人版) | Sierra | Constellation of Models + Outcome-based Pricing + 40% Fortune 50 |
| 跨境电商 vertical | Accio Work | 26 年阿里数据 + Validator 验证层 + 高风险操作红线 |
| 国内 C 端零门槛 | Coze 3 / TRAE SOLO | Coze:Bot 商店 + 项目空间;TRAE SOLO:1.1 万 MCP + 92% Builder 2.0 成功率 |
| 完全开源自托管 | AutoGPT | Agent Protocol + Classic 21 命令 + Marketplace + 16.8 万星 |
避免的踩坑组合
- Sierra + 个人开发者 — Sierra 无个人版,纯企业
- Accio Work + 国内 C 端非跨境电商 — 阿里国际站垂直
- Coze 3 开源版 + 严格 MCP 需求 — 开源版未官方明示 MCP,选 Qwen-Agent / Claude Code
- AutoGPT + 需要最新 MCP 标准 — Agent Protocol ≠ MCP,选 Qwen-Agent / Claude Code